Scala进阶_函数式编程(扁平化映射)

扁平化映射 | flatMap

扁平化映射也是将来用得非常多的操作，也是必须要掌握的。

定义

可以把flatMap，理解为先map，然后再flatten

• map是将列表中的元素转换为一个List
• flatten再将整个列表进行扁平化

方法签名

def flatMap[B](f: (A) ⇒ GenTraversableOnce[B]): TraversableOnce[B]

方法解析

flatmap方法	API	说明
泛型	[B]	最终要转换的集合元素类型
参数	f: (A) ⇒ GenTraversableOnce[B]	传入一个函数对象 函数的参数是集合的元素 函数的返回值是一个集合
返回值	TraversableOnce[B]	B类型的集合

案例

案例说明

1. 有一个包含了若干个文本行的列表：“hadoop hive spark flink flume”, “kudu hbase sqoop storm”
2. 获取到文本行中的每一个单词，并将每一个单词都放到列表中

思路分析

步骤

1. 使用map将文本行拆分成数组
2. 再对数组进行扁平化

参考代码

// 定义文本行列表
scala> val a = List("hadoop hive spark flink flume", "kudu hbase sqoop storm")
a: List[String] = List(hadoop hive spark flink flume, kudu hbase sqoop storm)

// 使用map将文本行转换为单词数组
scala> a.map(x=>x.split(" "))
res5: List[Array[String]] = List(Array(hadoop, hive, spark, flink, flume), Array(kudu, hbase, sqoop, storm))

// 扁平化，将数组中的
scala> a.map(x=>x.split(" ")).flatten
res6: List[String] = List(hadoop, hive, spark, flink, flume, kudu, hbase, sqoop, storm)

使用flatMap简化操作

参考代码

scala>  val a = List("hadoop hive spark flink flume", "kudu hbase sqoop storm")
a: List[String] = List(hadoop hive spark flink flume, kudu hbase sqoop storm)

scala> a.flatMap(_.split(" "))
res7: List[String] = List(hadoop, hive, spark, flink, flume, kudu, hbase, sqoop, storm)